一种基于深度学习的多语言TTS实时合成方法

本发明公开了一种基于深度学习的多语言TTS实时合成方法。该方法通过深度神经网络模型，实现多语言文本到语音的高质量实时转换。首先，构建多语言声学特征库和发音规则库，采用端到端神经网络架构提取文本语义特征。然后，利用改进的注意力机制，实现语音韵律和发音的精准合成，保证多语言发音的自然度和连贯性。同时，设计轻量级推理引擎，优化计算资源分配，满足实时合成需求。与传统TTS方法相比，本发明显著提升了多语言语音合成的流畅度和自然度，大幅降低了计算延迟，为智能语音交互和多语言内容生产提供了高效可靠的技术支持。